10.3778/j.issn.1002-8331.1901-0135
改进的哈希学习高效推荐算法
哈希技术能有效地解决推荐系统面临的存储和检索效率的问题.然而,现存的哈希推荐方法存在一个问题,推荐关注于建模用户对项目的偏好,而哈希学习关心的是相似性.为此,提出了一种改进的哈希推荐方法.计算每个用户、项目相对评分系统的均值作为偏置.对用户评分矩阵进行去偏置处理,将评分映射到相似性区间.以保持相似性为目标,提出了两种方式来分解相似性矩阵得到用户和项目的二进制码.在三个真实数据集上的实验结果表明,与其他方法对比,提出的方法在检索精度上有一定的优势.
哈希学习、推荐系统、相似性、用户偏好、偏置
56
TP181(自动化基础理论)
2020-05-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
75-83